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Improving semantic Web services discovery and ranking: A lightweight, integrated approach

机译：改进语义Web服务的发现和排名：一种轻量级的集成方法

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Semantic Web services frameworks provide the means to automatically discover, rank, compose and invoke services according to user requirements and preferences. However, current preference models offer limited expressiveness and they are tightly coupled with underlying discovery and ranking mechanisms. Furthermore, these mechanisms present performance, inter-operability and integration issues that prevent the uptake of semantic technologies in these scenarios. In this work, we discuss three interrelated contributions on preference modeling, discovery optimization, and flexible, integrated ranking, tackling specifically the identified challenges on those areas using a lightweight approach.
机译：语义Web服务框架提供了一种根据用户需求和偏好自动发现，排序，组合和调用服务的方法。但是，当前的偏好模型只能提供有限的表现力，并且与潜在的发现和排名机制紧密结合。此外，这些机制提出了性能，互操作性和集成性问题，这些问题阻止了在这些情况下采用语义技术。在这项工作中，我们讨论了有关偏好建模，发现优化和灵活，综合排名的三个相互关联的贡献，使用轻量级方法专门解决了这些领域中已确定的挑战。

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